【摘 要】
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在锌浮选过程中由于浮选过程中的图像是动态变化的,现有的传统特征描述方法图像少有考虑图像间时间序列信息。本文在传统的泡沫尺寸分布特征的基础上,提出了基于泡沫尺寸分布
【机 构】
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SchoolofAutomation
【基金项目】
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Project(U1701261)supported by the National Science Foundation of China,Guangdong Joint Fund of Key Projects,Project(61771492)supported by the National Natural Science Foundation of China,Project(2018G
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在锌浮选过程中由于浮选过程中的图像是动态变化的,现有的传统特征描述方法图像少有考虑图像间时间序列信息。本文在传统的泡沫尺寸分布特征的基础上,提出了基于泡沫尺寸分布并具有时间维度信息的尺寸趋势核心特征(STCF),即以泡沫尺寸分布的时间序列为核心特征。本文提取了趋势的核心特征,以帧间变化系数和帧间稳定系数度量泡沫层动态变化行为,并给出了两种特征系数的计算方法。同时,在核心特征的基础上结合帧间变化系数和帧间稳定系数,建立了STCF特征算法。最后,建立了一种基于BP神经网络的浮选条件识别模型。实验结果表明,该识
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